第一章 緒論
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065224

第二章 模型評估與選擇
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065867

第三章 線性模型
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52069025

第四章 決策樹
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52082054

第五章 神經網絡
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52106899

第六章 支持向量機
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52135662

第七章 貝葉斯分類器
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52167273

第八章 集成學習
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52194771

第九章 聚類
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52224676

第十章 降緯與度量學習
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52243773

第十一章 特征選擇與稀疏學習
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52254580

第十二章 計算理論學習
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52270432

第十三章 半監督學習
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52345060

第十四章 概率圖模型
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53509879

第十五章 規則學習
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691563

第十六章 強化學習
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691569

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周誌華《機器學習》課後習題解答系列（二）：Ch1 - 緒論
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（三）：Ch2 - 模型評估與選擇
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（四）：Ch3 - 線性模型
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（四）：Ch3.3 - 編程實現對率回歸
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（四）：Ch3.4 - 交叉驗證法練習
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（四）：Ch3.5 - 編程實現線性判別分析
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（五）：Ch4 - 決策樹
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（五）：Ch4.3 - 編程實現ID3算法
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（五）：Ch4.4 - 編程實現CART算法與剪枝操作
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（六）：Ch5 - 神經網絡
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（六）：Ch5.5 - BP算法實現
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（六）：Ch5.6 - BP算法改進
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（六）：Ch5.7 - RBF網絡實驗
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（六）：Ch5.8 - SOM網絡實驗
周誌華《機器學習》課後習題解答系列（六）：Ch5.10 - 卷積神經網絡實驗

參考：http://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/62045353
課程代碼：https://github.com/Tsingke/Machine-Learning_ZhouZhihua

《機器學習》 周誌華版（西瓜書）--課後參考答案